あなたが今テクノロジー業界で 20 代であれば、OpenAI、Anthropic、または優れた AI スタートアップで数年間勤めれば、MBA や大学院の学位の 10 倍のキャリア ジュースが得られます (そして借金も大幅に少なくなります)。

市場の奇妙な時代: * 流動性は、従業員や初期投資家向けに入札を行う十数社の世界的なメガユニコーン企業にとって、現在公的であるように見えます * リテールマネーは、ファンドを通じてプライベート市場に急速に流入しています したがって、少なくとも一部の人にとっては、影の公開市場を作成しました

ハミルトンをプレビューで初めて見てからほぼ10年が経ちました - それがどれほど魔法のようだったかを説明するのは難しいです

一方、ニューヨークでは

今日のAI創業者へ:4〜5年前、VCはETL、データカタログ、データオーケストレーション(!)、データオブザーバビリティなどに投資するためにつまずいていました。 お金が配られる間にお金を手に入れますが、それらは行ったり来たりすることを意識し、長期的に構築してください。

TIL ニューヨークで紙折りカンファレンスがあることを知り、突然、AI が支配する未来に私たちの未来が見えました (笑)

速報:アレックス·オノルドは、"フリーソロ"の続編を発表し、ロープなしでReplit ARRチャートをフリークライムします

超知能の構築、近道としてのコーディング、強化学習、@reflection_ai初の製品であるアシモフの発売、大手AI研究所との競争について、元DeepMindの研究者@MishaLaskin 00:00 - イントロ 01:42 - リフレクション AI: 会社の起源と使命 04:14 - 超知能をコンクリートにする 06:04 - ASI vs. AGI: ゴールポストが動いた理由 07:55 - オラクルとしての組織の超知能 12:05 - ショートカットとしてのコーディング: AI のための手、脚、脳 20:55 - 組織における部族の知識の獲得 26:31 - Asimov の紹介: コードの深い研究 28:44 - チーム全体の記憶 33:07 - マルチエージェント設計 34:48 - アシモフでのデータ取得と統合 39:41 - アシモフでの強化学習 41:04 - ミーシャの旅: 物理学から AI へ 42:06 - 科学主導の砂漠の町で育つ 53:03 - DeepMind でのジェネラル エージェントの構築 56:57 - DeepMind の後に Reflection AI を設立 58:54 - AI における製品と技術 1:02:22 - 自律型コーディング エージェントの現状 1:04:26 - リフレクション AI の次のステップ

2024年:誰もが言うように、LLM企業はコモディティ化し、薄いラッパーには持続力がない 2025年:LLM企業はアプリレイヤーに移行します。ラッパーはスタックの下に移動し、独自の基盤モデルの構築を開始します(カーソル) 2026年:勝者はフルスタックプレーヤー(モデル+アプリ)ですか?

2022-24年のテクノロジー/ベンチャーにおけるミニ不況の主な問題は、それが十分に長く続かなかったことです。 私たちは何も学びませんでした。